挠性梁的实验建模及其振动主动控制

挠性梁的实验建模及其振动主动控制

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时间:2019-05-19

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1、中国科学技术大学硕士论文摘要摘要挠性结构的振动抑制在航空航天及工业的各个领域都有广泛的应用和重要的意义,其显著特点是:低频模态密集、模态耦合程度高、结构阻尼微小。这种固有的低阻尼特性及外太空几乎无空气阻尼的环境,使得挠性结构由于某种因素而激发起来的振动难以在短时期内迅速衰减,而这种长时间的振动一方面容易造成挠性结构的疲劳破坏、寿命缩短,另一方面会直接影响飞行器等仪器设备的正常工作。本文以此为背景,着重研究了挠性结构振动的主动控制问题。像研究其他结构振动抑制的方法一样,要有效地抑制挠性结构的振动,首先要确定一套切实可行的控制方案,继而考虑控制系统中常见

2、的问题如传感器/作动器的选择、模型的获取、控制律的设计等,当然,除了纯理论上的研究以外,一个实际的物理仿真系统也是必需的,它能更直观的验证上述控制思想或方法的正确与否。本文在研究初期选择质量小、频带宽、易安装的压电材料作为传感器和作动器,构建了挠性悬臂梁振动抑制物理仿真实验系统。后来的研究发现,上述所建挠性粱系统中压电陶瓷传感器超低频特性欠佳,于是重新选用了频率特性为一比例因子的电阻式应变计作为传感器,和原有的传感器一起构建了包含两种传感器的挠性梁振动抑制物理实验系统。一个精确的模型对于挠性结构振动的抑制可以起到事半功倍的效果。但是,目前挠性结构的建

3、模方法主要集中在以有限元法为代表的理论建模上,鲜有利用实验建模成功的例子。本文成功地利用频域极大似然法获取了传感器分别为压电陶瓷和电阻式应变计的挠性梁系统的数学模型,并比较了不同传感器对辨识模型的影响。本文利用时域递推最d,--乘辨识得到了上述挠性梁系统的数学模型,并对这种时域整体辨识方法的局限性进行了分析,指出了其不宜在动态变化和频宽均很大的系统模型辨识中应用。针对时域整体辨识的局限性,提出了“分段建模一集总控制”方法,对系统II中国科学技术大学硕士论文摘要的高低频模态分别进行建模,然后根据所得模型分别设计控制律再线性相加,成功地解决了时域整体建模

4、的弊端。另外,对“分段建模.集总控制”方法中采样频率的选择进行了详细的研究,并指出了其基本选取原则。根据时域和频域辨识方法得到的模型,设计了线性二次型最优调节器和极点配置控制律,并采用并行滤波法防止控制溢出,成功地抑制了挠性梁的振动,同时也验证了辨识模型的有效性和辨识方法的可行性。关键词:挠性结构;振动抑制;频域极大似然法辨识;时域整体辨识;递推最小二乘法;分段建模.集总控制;并行滤波法III中国科学技术大学硕士论文英文摘要AbstractVibrationcontrolofflexibles仃ucture疆S)hasbeenusedwidelyin

5、andplaysanimportantroleonmanyfieldsofaviation,spaceflightandindustry.FSischaracterizedbydenselowmodes,highdegreeofmodecouplingandsmalls机lctIlmldamp.Withthisinherentsmalldampcharacterandscarcelyanyatmospheredampinouterspace,vibrationoftheFS,excitedbysomereason,willnotdampinalong

6、time.Thiscancal,Lsefatiguedestroyandlifereductionofthes缸ucnlre.alsohasabadeffectonnormalworkofthespacecraftandotherinstruments.Accordingtothebackground,activevibmtioncontroloftheflexibles仇lcturesisdiscussedinthepaper.LikethevibrationsuppressionresearchofotherstnJcnlres.inordert

7、osuppressthevibrationoftheflexibles仃ucnlreseffectively,wemustfirstde.frameafeasiblecontrolscheme,andthenconsidersuchproblemsastheselectionofthesensorsandactuators,modeling,controllawdesignandSOon.Becauseitcanprovewhetherthecontrollawiscorrectornotmorevisually,ofCOUrse,aphysical

8、simulationsystemisneededexceptrationalisticresearch.Ea

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